@RefreshScope热更新原理

简介: 本文深入解析Spring Cloud中@RefreshScope注解实现配置热更新的原理。通过分析其组合注解特性,重点剖析@Scope("refresh")如何借助动态代理与缓存机制,在配置变更时触发Bean重建,结合Nacos实现配置自动刷新,从而达到无需重启应用即可生效的效果。

在前面学习Nacos的章节中,为了实现配置的热更新我们采取了两种方式,其一就是借助于注解:@RefreshScope,那么这个注解是如何做到标识即生效的?我们尝试一起分析一下。

1.了解@RefreshScope本身

点击进去此注解,可以发现其本质也是一个组合注解,如下 对于Spring注解有过研究的读者,对于这几个元注解一定不陌生,简短的篇幅了解一下:

@Target({ ElementType.TYPE, ElementType.METHOD })

目标的作用范围

ElementType.TYPE:能修饰类、接口或枚举类型

ElementType.FIELD:能修饰成员变量

ElementType.METHOD:能修饰方法

ElementType.PARAMETER:能修饰参数

ElementType.CONSTRUCTOR:能修饰构造器

ElementType.LOCAL_VARIABLE:能修饰局部变量

ElementType.ANNOTATION_TYPE:能修饰注解

ElementType.PACKAGE:能修饰包

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

保留的生命周期

SOURCE注解只保留在源文件,当Java文件编译成class文件的时候,注解被遗弃;即保留在.java文件中

CLASS注解被保留到class文件,但jvm加载class文件时候被遗弃,这是默认的生命周期;即保留在.class文件中

RUNTIME注解不仅被保存到class文件中,jvm加载class文件之后仍然存在;即保留在内存中的字节码文件中,一旦jvm加载就会更新,生命周期最长

@Scope("refresh")

实现配置、实例热加载的关键核心,默认了ScopedProxyMode.TARGET_CLASS; 属性,此属性的功能就是在创建一个代理,在每次调用的时候都用它来调用GenericScope get 方法来获取对象。集成了Spring框架之后,实际就是调用Spring的装配机制重新装配属性。

所以截止目前我们可以了解到:@RefreshScope注解本身是一个组合注解,其实现配置热更新的关键是依赖@Scope("refresh")。我们进一步来看看@RefreshScope到底做了什么?

2.@RefreshScope做了什么

@RefreshScope主要就是基于@Scope注解的作用域代理的基础上进行扩展实现的,加了@RefreshScope注解的类,在被Bean工厂创建后会加入自己的refresh scope 这个Bean缓存中,后续会优先从Bean缓存中获取,当配置中心发生了变更,会把变更的配置更新到spring容器的Environment中,并且同时bean缓存就会被清空,从而就会从bean工厂中创建bean实例了,而这次创建bean实例的时候就会继续经历这个bean的生命周期,使得@Value属性值能够从Environment中获取到最新的属性值,这样整个过程就达到了动态刷新配置的效果。

所以截止目前我们可以了解到下述大致流程:

3.@RefreshScope怎么做到的

基于上面我们知道,@Scope基于缓存失效,实现配置的热更新,我们继续看看它是如何做到的:

4.总结

对于@RefreshScope注解实现配置热更新的流程,实际是借助于缓存失效+Spring重新创建配置Bean解决,知道这个思路之后,读者们可以借助本章节2,或3做流程性、原理性了解。

目录
相关文章
|
6月前
|
SQL 监控 安全
常见网络攻击类型详解:从原理到防御
本文系统介绍8种常见网络攻击类型,包括恶意软件、网络钓鱼、中间人攻击、DDoS、SQL注入等,剖析其原理与防御策略,助力提升个人与企业网络安全防护能力。
THW
|
人工智能 机器人 Docker
使用宝塔面板部署 AstrBot 与 NapCat 实现 QQ 机器人
本教程详细说明如何在宝塔面板 11 环境下,通过 Docker 容器部署 AstrBot 与 NapCat,实现基于 OneBot v11 协议的 QQ 机器人。内容涵盖环境准备、容器网络配置、WebSocket 连接设置及平台适配器对接等关键步骤。
THW
4061 7
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
构建AI智能体:七十一、模型评估指南:准确率、精确率、F1分数与ROC/AUC的深度解析
本文系统介绍了机器学习模型评估的核心指标与方法。首先阐述了混淆矩阵的构成(TP/FP/FN/TN),并基于此详细讲解了准确率、精确率、召回率和F1分数的计算原理和适用场景。特别指出准确率在不平衡数据中的局限性,强调精确率(减少误报)和召回率(减少漏报)的权衡关系。然后介绍了ROC曲线和AUC值的解读方法,说明如何通过调整分类阈值来优化模型性能。最后总结了不同业务场景下的指标选择策略:高精度场景侧重精确率,高召回场景关注召回率,平衡场景优选F1分数,不平衡数据则推荐使用AUC评估。
805 20
|
5月前
|
SQL 运维 安全
CI/CD 中的安全闸门:不是“卡人”的流程,而是帮你少背锅的自动化安全测试流水线
CI/CD 中的安全闸门:不是“卡人”的流程,而是帮你少背锅的自动化安全测试流水线
253 4
|
7月前
|
人工智能 Java API
Java 正式进入 Agentic AI 时代:Spring AI Alibaba 1.1 发布背后的技术演进
Spring AI Alibaba 1.1 正式发布,提供极简方式构建企业级AI智能体。基于ReactAgent核心,支持多智能体协作、上下文工程与生产级管控,助力开发者快速打造可靠、可扩展的智能应用。
4933 43
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
构建AI智能体:六十一、信息论完全指南:从基础概念到在大模型中的实际应用
摘要: 信息论是人工智能尤其是大语言模型的核心数学工具。本文系统介绍了八大核心概念: 信息量:衡量事件意外程度,公式为I(x)=-log₂P(x) 信息熵:评估系统不确定性,H(X)=-ΣP(x)log₂P(x) 联合熵/条件熵:分析多变量关系及条件不确定性 互信息:量化变量间共享信息量 KL散度:衡量概率分布差异 交叉熵:模型训练的核心损失函数 在大语言模型中,这些概念被广泛应用于: 训练阶段:交叉熵优化预测,KL散度防止过拟合 推理阶段:温度参数调节生成文本的创造性(高熵增加多样性)
894 2
|
6月前
|
存储 负载均衡 算法
负载均衡算法
本文介绍多种负载均衡算法:随机、轮询、最小活跃数、源地址哈希及一致性哈希。涵盖适用场景、实现原理与代码示例,适用于服务器性能均等或加权情况,强调动态分配与请求稳定性。
158 1
 负载均衡算法
|
6月前
|
API 数据库 uml
如何写好一篇技术方案
本项目旨在升级知识库基础能力,优化目录与文档管理分离、拖拽交互不流畅等问题,提升用户体验。涵盖需求背景、功能模块、流程图、API及数据库设计,并通过图表与排期卡明确开发计划,助力团队高效协作推进。
135 1
 如何写好一篇技术方案
|
6月前
|
Java 应用服务中间件 网络安全
Java基础 Eclipse运行SSM/SSH项目教程
本文介绍了Eclipse环境下Java Web项目的运行与配置流程,涵盖JDK、Tomcat等基础软件安装,项目导入及服务器绑定方法,并提供SSH/SSM框架案例与常见错误解决方案。
123 0
Java基础 Eclipse运行SSM/SSH项目教程
|
6月前
|
监控 算法 Unix
Thread.sleep(0) 到底有什么用(读
Thread.Sleep用于让线程暂停执行一段时间,不参与CPU竞争。Sleep(1000)并不保证精确唤醒时间,因系统调度受优先级和资源影响;而Sleep(0)会触发系统立即重新分配CPU,给予其他线程执行机会,避免界面假死,具有实际意义。

热门文章

最新文章